城市场景下RSU部署优化：基于连接时长的策略

"车载自组织网络中基于连接时长的RSU部署方案" 本文主要探讨了在车载自组织网络（Vehicular Ad Hoc Network，VANET）的背景下，如何有效地部署路边单元（Roadside Unit，RSU）以提供更优质的通信服务。车载自组织网络是一种特殊的移动自组织网络，由行驶中的车辆组成，通过无线通信技术实现车与车（V2V）、车与路边设施（V2I）之间的信息交互，对交通管理和安全驾驶有着重要作用。 在城市场景中，RSU的部署是一项关键任务，因为它直接影响到VANET的性能和覆盖范围。文章提出了一种基于连接时长的RSU部署策略，旨在在有限的RSU数量下，最大化能够保持稳定通信连接的车辆数量。这里的“连接时长”是指车辆与RSU之间保持有效通信的时间长度，它是衡量服务质量的重要指标。 为了解决这一优化问题，作者将其转化为一个最大覆盖问题，这是一个经典的组合优化问题，通常用于资源分配和设施布局。接着，他们采用了二进制粒子群算法（Binary Particle Swarm Optimization，BPSO）来寻找最优的RSU部署位置。二进制粒子群算法是一种基于群体智能的优化方法，具有较好的全局搜索能力，适合解决这类多维度、非线性的复杂优化问题。 在实验部分，研究者利用真实的北京市路网地图和出租车GPS数据进行了仿真实验，验证了所提算法的收敛性、稳定性和可行性。仿真结果显示，相比于传统的贪心算法，基于连接时长的BPSO算法能为更多的车辆提供更持久的网络连接，从而提高了VANET的服务质量和用户体验。 该研究对于理解RSU在VANET中的优化部署策略具有重要意义，不仅提供了理论指导，也为实际应用提供了有效的解决方案。同时，二进制粒子群算法的应用也为其他类似问题的求解提供了新的思路。这种优化方法可以被其他领域借鉴，例如在无线传感器网络的节点部署、基站选址等问题上。 关键词：车载自组织网络；路边基础设施部署；连接时长；二进制粒子群算法 中图分类号：TP393 文献标识码：A doi:10.11959/j.issn.1000−0801.2017080